In nur wenigen Jahren hat KI Branchen auf eine Weise verändert, die sich kaum jemand hätte vorstellen können: Große Sprachmodelle (LLMs) treiben Innovationen in der Inhaltserstellung, im Kundenservice und darüber hinaus voran. Diese Modelle, die durch Anwendungen wie ChatGPT verkörpert werden, haben die KI zugänglicher gemacht und ihr Potenzial zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten unter Beweis gestellt. Doch so beeindruckend diese LLMs auch sind, sie stellen nur den Anfang des Potenzials der KI dar. Jetzt zeichnet sich eine tiefgreifendere Entwicklung ab: Große quantitative Modelle (LQMs), die darauf ausgelegt sind, komplexe reale Probleme in Bereichen wie Gesundheitswesen, Klimawissenschaft und Materialdesign anzugehen, werden Branchen revolutionieren und für einige neue KI-gestützte Durchbrüche ermöglichen einer der größten Herausforderungen der Welt.
Von LLMs zu LQMs: Eine Evolution in der KI
LLMs haben bemerkenswerte Erfolge erzielt, indem sie KI benutzerfreundlich und allgemein zugänglich gemacht haben. Sie zeichnen sich durch Aufgaben wie das Generieren natürlicher Sprache, das Übersetzen von Texten und die Bereitstellung von Kundensupport aus. Beispielsweise basieren virtuelle Assistenten wie Siri und Google Assistant auf LLMs, die große Mengen an Textdaten verarbeiten können, um Fragen zu beantworten und Aufgaben in Echtzeit auszuführen. LLMs werden in erster Linie anhand historischer Daten, beispielsweise öffentlich verfügbarer Daten im Web, trainiert und sind daher superb für sprachbasierte Aufgaben. Während LLMs für die Generierung von Inhalten von Vorteil sind, sind sie nicht darauf ausgelegt, die physischen, materiellen und wissenschaftlichen Herausforderungen zu lösen, vor denen die Welt heute steht.
LQMs stellen einen Wandel hin zu physikgesteuerter KI dar. Basierend auf den bekannten Naturgesetzen und aufbauend auf fortschrittlichen Computersimulationen können LQMs vorhersagen, wie komplexe Systeme – wie Moleküle, Materialien und chemische Reaktionen – in der physikalischen Welt interagieren. Auf diese Weise gehen sie über historische Daten hinaus, indem sie neue, synthetische und äußerst zuverlässige Daten auf der Grundlage der Grundprinzipien der Physik erstellen. Aber als KI-Modelle können LQMs noch einen Schritt weiter gehen als Simulationen, indem sie auch aus diesen Daten lernen, um Durchbrüche in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Energie und der Materialwissenschaft zu ermöglichen.
Revolutionierung des Gesundheitswesens mit LQMs
Eine der vielversprechendsten Anwendungen von LQMs liegt im Gesundheitswesen, wo sie die Arzneimittelforschung verändern. Die traditionelle Arzneimittelentwicklung ist bekanntermaßen langsam und teuer und dauert oft dazwischen 10 bis 15 Jahre ein neues Medikament auf den Markt zu bringen, wobei die Kosten zwischen 1,1 Milliarden US-Greenback Zu 4 Milliarden Greenback. Darüber hinaus ist der Prozess mit Unsicherheiten behaftet: ungefähr 88 % der Medikamentenkandidaten scheitern in klinischen Studien. Diese Ineffizienz führt zu erheblichen Verzögerungen bei der Bewältigung globaler Gesundheitskrisen und ungedeckter medizinischer Bedürfnisse, insbesondere bei seltenen Krankheiten und komplexen Erkrankungen wie neurodegenerativen Erkrankungen.
Durch schnelle In-silico-Simulationen testen LQMs Milliarden potenzieller molekularer Wechselwirkungen und reduzieren so den Bedarf an kostspieligen und zeitaufwändigen Experimenten in der Frühphase der Forschung. Die LQMs können auch über rein physikalische Simulationen hinausgehen, indem sie diese molekularen Daten mit unserem Wissen über Biologie kombinieren, was zu Vorhersagen über die Wirksamkeit und mögliche Toxizität eines Arzneimittels führt und das Risiko von Versuchen am Menschen erheblich verringert. Durch die frühzeitige Optimierung von Medikamentenkandidaten verringern LQMs die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns klinischer Studien, sparen wertvolle Ressourcen und beschleunigen die Markteinführung lebensrettender Therapien. Entscheidend ist, dass weder ein reiner First-Rules-Simulationsansatz noch ein traditioneller physikagnostischer KI-Ansatz diese Herausforderungen bewältigen kann. LQMs, die die Stärken beider vereinen, können Fortschritte machen.
LQMs sind besonders vielversprechend bei der Bekämpfung der schwierigsten Krankheiten der Welt, von Krebs bis hin zu Alzheimer und Parkinson. Zum Beispiel an der College of California in San Francisco Institut für Neurodegenerative ErkrankungenForscher haben mithilfe von LQMs eine 50- bis 100-fache Steigerung der Trefferquoten für constructive Wechselwirkungen zwischen Arzneimittelverbindungen und biologischen Zielen erreicht – was weit über das hinausgeht, was mit früheren Berechnungstools möglich warfare. Dieser Durchbruch hat vielversprechende neue Wirkstoffe für die Alzheimer-Krankheit und andere Erkrankungen hervorgebracht, deren Entwicklung sonst Jahrzehnte gedauert hätte.
Indem diese Modelle eine schnellere und kostengünstigere Medikamentenentwicklung ermöglichen, beschleunigen sie die Entdeckung neuer Behandlungsmethoden, tragen dazu bei, ungedeckten medizinischen Bedarf zu decken und senken die Kostenbelastung für Gesundheitssysteme weltweit.
Bewältigung der Klimakrise mit LQMs
Die Klimakrise stellt eine weitere dringende Herausforderung für Regierungen und Industrien dar. LQMs entwickeln sich zu einem starken Treiber für Klimainnovationen in Sektoren wie Energiespeicherung und Materialwissenschaft.
Die Energiespeicherung ist eine Schlüsselkomponente des Übergangs zu erneuerbaren Energiequellen wie Sonne und Wind. Da sich die Welt hin zu Elektrofahrzeugen (EVs) und erneuerbaren Stromnetzen verlagert, werden fortschrittliche Batterietechnologien benötigt, um saubere Energie effizient zu speichern und zu verteilen. Die Entwicklung dieser Batteriechemie der nächsten Technology warfare jedoch traditionell ein langer und ressourcenintensiver Prozess, der oft jahrelange Exams erforderte.
LQMs verändern dieses Feld, indem sie es Forschern ermöglichen, die Batteriechemie zu optimieren und die Entwicklung innovativer Batteriedesigns zu beschleunigen. Beispielsweise nutzt das führende Batterietechnologieunternehmen NOVONIX LQMs, um die Lebensdauertests für fortschrittliche Batterien zu optimieren. Mithilfe synthetischer Daten, die durch quantitative KI-gestützte Simulationen generiert wurden, kann NOVONIX nun den Lebenszyklus neuer Batteriedesigns 20-mal schneller vorhersagen als herkömmliche Labortests. Durch die Verwendung von Daten nur der ersten 50 Zyklen zur Vorhersage der Leistung bei 1.000 Zyklen helfen LQMs NOVONIX dabei, seine Forschungs- und Entwicklungsbemühungen auf die vielversprechendsten Designs und Chemikalien zu konzentrieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine schnellere Markteinführung neuer Batterien und unterstützen die wachsende Nachfrage nach Elektrofahrzeugen, der Speicherung erneuerbarer Energien und der Elektrifizierung im Gebäudesektor.
Nachhaltiges Materialdesign ist ein weiterer Bereich, in dem LQMs einen Unterschied machen. Die weltweite Bauindustrie trägt wesentlich zu den CO2-Emissionen bei und ist für etwa verantwortlich 21 % des weltweiten CO2-Ausstoßes.
LQMs revolutionieren auch das nachhaltige Materialdesign, insbesondere in der Bauindustrie, was dafür verantwortlich ist 21 % der weltweiten CO2-Emissionen. Es wird erwartet, dass die weltweite Baunachfrage um 20 % steigen wird 35 % Bis 2030 werden LQMs verwendet, um leichtere, stärkere und umweltfreundlichere Materialien herzustellen, die die Umweltbelastung und den Energieverbrauch reduzieren. Zum Beispiel die Zementproduktion, verantwortlich für 8 % der globalen CO2-Emissionen ist in hohem Maße auf aus Kalkstein gewonnenes Kalzium angewiesen, ein Prozess, der viel Wärme aus fossilen Brennstoffen erfordert. LQM-gestützte Simulationen helfen Forschern nun dabei, various Bindemittel zu identifizieren oder Wege zur Betonverstärkung zu finden, wodurch sowohl der Betonverbrauch als auch der CO2-Fußabdruck reduziert werden.
Die Entwicklung neuer Materialien kann sich auch auf andere Sektoren wie den Transport auswirken. Die Entwicklung leichterer, festerer und langlebigerer Materialien mit einem verbesserten Verhältnis von Festigkeit zu Gewicht könnte dazu führen, dass Autos und Flugzeuge treibstoffeffizienter werden und gleichzeitig ihre aktuellen Sicherheitsstandards beibehalten oder verbessern.
Der Weg nach vorn: Kollaborative Innovation für globale Lösungen
In den letzten Jahren haben LLMs von OpenAI, Meta, Anthropic und anderen die Artwork und Weise verändert, wie KI und ihre Anwendungen branchenübergreifend wahrgenommen werden. Durch die Nutzung von LQMs erschließen wir nun eine neue Grenze der wissenschaftlichen Entdeckung und industriellen Innovation.
Das wirtschaftliche Potenzial von LQMs ist enorm. Indem sie schnellere Innovationszyklen ermöglichen und die Kosten für Forschung und Entwicklung senken, können sie branchenübergreifend Durchbrüche vorantreiben und zur Lösung komplexer globaler Herausforderungen beitragen. Diese bemerkenswerte Technologie hat das Potenzial, Wirtschaftswachstum anzukurbeln, Arbeitsplätze zu schaffen und die Produktivität in Branchen weltweit zu steigern. LQMs sind zwar leistungsstark, aber auch komplex, hochspezialisiert und ressourcenintensiv. Neben den potenziellen Vorteilen besteht auch die Sorge vor einer Vergrößerung der globalen Kluft in der digitalen Wirtschaft.
Wie bei anderen Grenztechnologien kann das Potenzial der quantitativen KI ohne die Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und dem privaten Sektor sowie zwischen Nationalstaaten nicht vollständig ausgeschöpft werden. Regierungen, Forschungseinrichtungen und Industrien müssen grenzüberschreitend zusammenarbeiten, um in die Infrastruktur, Rechenressourcen und regulatorischen Rahmenbedingungen zu investieren, die für die Entwicklung LQM-gesteuerter Lösungen in großem Maßstab erforderlich sind.
Öffentlich-private Partnerschaften, wie sie in der Ministerkonferenz für saubere Energie und andere globale Initiativen werden für den Einsatz von LQMs zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie Klimawandel, öffentliche Gesundheit und wirtschaftliche Nachhaltigkeit von grundlegender Bedeutung sein. Durch die Förderung der sektorübergreifenden Zusammenarbeit und Investitionen in die LQM-Entwicklung können Regierungen und Branchenführer ihr volles Potenzial nutzen, um die tiefgreifendsten Probleme unserer Zeit anzugehen.
Über den Autor
Dr. Stefan Leichenauer, ein Vorreiter in den Bereichen KI und Quantentechnologien, fungiert als Vizepräsident für Ingenieurwesen und leitender Wissenschaftler bei SandboxAQ. Als Gründungsmitglied des Sandbox-Groups bei Alphabet spielte Stefan eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung theoretischer Konzepte in greifbare reale Anwendungen. Sein visionärer Ansatz und sein technischer Scharfsinn führten zur Initiierung bahnbrechender Projekte und bildeten die Grundlage für SandboxAQ-Lösungen. Stefan erhielt seinen Ph.D. in Physik von der UC Berkeley und hatte als führender Forscher Positionen in Physik an der UC Berkeley und am Caltech inne.
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